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Enregistrement W3100319365 · doi:10.3390/app10217925

Thermodynamic, Economic and Sustainability Analysis of Solar Organic Rankine Cycle System with Zeotropic Working Fluid Mixtures for Micro-Cogeneration in Buildings

2020· article· en· W3100319365 sur OpenAlexaff
Wahiba Yaïci, Evgueniy Entchev, Pouyan Talebizadehsardari, Michela Longo

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic Rankine cycleZeotropic mixtureProcess engineeringRenewable energyEnvironmental scienceCogenerationFossil fuelDegree RankineWaste managementStirling engineElectricity generationWaste heatThermodynamicsHeat exchangerMechanical engineeringEngineeringPower (physics)Refrigerant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally there are several viable sources of renewable, low-temperature heat (below 130 °C), particularly solar energy, geothermal energy, and energy generated from industrial wastes. Increased exploitation of these low-temperature options has the definite potential of reducing fossil fuel consumption with its attendant very harmful greenhouse gas emissions. Researchers have universally identified the organic Rankine cycle (ORC) as a practicable and suitable system to generate electrical power from renewable sources based on its beneficial usage of volatile organic fluids as working fluids (WFs). In recent times, researchers have also shown a preference towards deployment of zeotropic mixtures as ORC WFs because of their capacity to improve thermodynamic performance of ORC systems, a feat enabled through the greater matching of the temperature profiles of the WF and the heat source/sink. This paper demonstrates the thermodynamic, economic and sustainability feasibility, and the notable advantages of using zeotropic mixtures as WFs through a simulation study of an ORC system. The study examines first the thermodynamic performance of ORC systems using zeotropic mixtures to generate electricity powered by a low-temperature solar heat source for building applications. A thermodynamic model is developed with a solar-driven ORC system both with and excluding a regenerator. Twelve zeotropic mixtures with varying compositions are evaluated and compared to identify the best combinations of mixtures that can yield high performance and high efficiency in their system cycles. The study also examines the effects of the volume flow ratio, and evaporation and condensation temperature glides on the ORC’s thermodynamic performance. Following a detailed analysis of each mixture, R245fa/propane and butane/propane are selected for parametric study to investigate the influence of operating parameters on the system’s efficiency and sustainability index. For zeotropic mixtures, results disclosed that there is an optimal composition range within which binary mixtures are inclined to perform more efficiently than the component pure fluids. In addition, a substantial enhancement in cycle efficiency can be obtained by a regenerative ORC, with cycle efficiency ranging between 3.1–9.8% and 8.6–17.4% for ORC both without and with regeneration, respectively. Results also revealed that exploiting zeotropic mixtures could enlarge the limitation experienced in selecting WFs for low-temperature solar ORCs. Moreover, a detailed economic with a sensitivity analysis of the solar ORC system was performed to evaluate the cost of the electricity and other economic criteria. The outcome of this investigation should be useful in the thermo-economic feasibility assessments of solar-driven ORC systems using working fluid mixtures to find the optimum operating range for maximum performance and minimum cost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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